UNet 是一种特殊的卷积神经网络,最初被设计用于生物医学图像分割。它的结构使得它在保持图像上下文信息的同时,也能捕捉到细节,这使得 UNet 成为了许多图像生成任务,包括扩散模型中的首选架构。虽然扩散模型后续也尝试了基于 ViT 的架构如 DiT,SiT,但是 UNet 始终具有举足轻重的作用,这篇文章将会对 Stable Diffusion ...
1.Attention Unet主要目标 抑制输入图像中的不相关区域,同时突出特定局部区域的显著特征; 用soft-attention 代替hard-attention的思路(注意:sorf-attention可微,可以微分的attention就可以通过神经网络算出梯度并且前向传播和后向反馈来学习得到attention的权重); 集成到标准UNet网络结构中时要简单方便、计算开销小,最重要的...
参考:Attention-UNet for Pneumothorax Segmentation 参考:Attention U-Net 一、Model 结构图 说明:这是3D的数据,F代表 feature( channel),H 代表 height, W 代表 width, D代表 depth,就是3D数据块的深度。对于普通的图片数据可以删除掉 D,另外就是会把通道放后面,因此可以表示为 $H_1 \times W_1 \times F...
Attention Unet的模型结构和Unet十分相像,只是增加了Attention Gate模块来对skip connection和upsampling层做attention机制(图2)。 图2 Attention Gate模块 在Attention Gate模块中,g和xl分别为skip connection的输出和下一层的输出,如图3。 图3 Attention Gate的输入 需要注意的是,在计算Wg和Wx后,对两者进行相加。但是...
二、Attention Unet网络结构 Attention UNet在UNet中引入注意力机制,在对编码器每个分辨率上的特征与解码器中对应特征进行拼接之前,使用了一个注意力模块,重新调整了编码器的输出特征。该模块生成一个门控信号,用来控制不同空间位置处特征的重要性,如下图中红色圆圈所示。
attentionunet网络中的一个上采样块单独拿出来其中xl为来自同层编码器的输出特征图g表示由解码器部分用于上采样的特征图这里同时也作为注意力门控的门控信号参数与xl的注意力计算而xhatl即为经过注意力门控计算后的特征图此时xhatl是包含了空间位置重要性信息的特征图再将其与下一层上采样后的特征图进行合并才得到...
与标准的UNet相比,整体结构是很相似的,唯一不同的是在红框内增加了注意力门。为了公式化这个过程,我们将跳远连接的输入称为x,来自前一个block的输入称为g,那么整个模块就可以用以下公式来表示了: 在这个公式里面,Attention就是注意力门,upsample是一个简单上采样模块,采用最近邻插值,而ConvBlock只是由两个(convolut...
Attention Unet 的整体结构类似于传统的 Unet,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器负责提取图像特征,而解码器则通过逐步上采样和特征融合来恢复图像分辨率并生成分割结果。 与传统的 Unet 不同的是,Attention Unet 在解码器中引入了注意力机制。具体来说,注意力机制通过学习每个编码器阶段的特征图之间的关...
整体结构沿用编码解码与skip connection的UNet框架，加入了Attention Gate以提高模型性能。AG处理流程具体如下：参考金哈哈的《注意力医学分割：Attention U-Net论文笔记》，详细了解了AG的运作方式。代码实现中注意调整了g的上采样步骤，与论文描述略有差异，输入尺寸设为(B,3,512,512)。为深入理解，还...
attention unet机制结构 Attention UNet网络结构主要由标准的UNet架构和注意力机制组成。其最主要的结构特点是U型结构和skip-connection。 在UNet的基础上,Attention UNet引入了注意力机制,具体是在对编码器每个分辨率上的特征与解码器中对应特征进行拼接之前,使用了一个注意力模块。这个模块生成一个门控信号,用来控制不同...